Estamos en los límites del poder del procesamiento de datos de las computadoras tradicionales y los datos siguen creciendo. La Ley de Moore predice que el número de transistores en circuitos integrados, se duplicará cada dos o tres años. Actualmente estos transistores son ahora tan pequeños como podemos hacerlos con la tecnología existente. La computación cuántica es una de las alternativas más prometedoras para superar dichos límites.

Los líderes de la industria están en la carrera de lanzar la primera computadora cuántica viable, esta será exponencialmente más potente que las computadoras de hoy para procesar los datos que generamos todos los días, serán capaces de resolver problemas cada vez más complejos.

Una vez que uno de estos líderes de la industria tenga éxito en la producción de una computadora cuántica comercialmente viable, estos ordenadores cuánticos serán capaces de completar cálculos en cuestión de segundos que tomarían las computadoras de hoy en miles de años. Hoy en día, Google tiene un ordenador cuántico que aproximadamente es 100 millones de veces más rápido que cualquiera de los sistemas actuales. Eso será crítico si vamos a poder procesar la monumental cantidad de datos que generamos y solucionamos problemas muy complejos. La clave del éxito es traducir nuestros problemas del mundo real al lenguaje cuántico.

Complejidad creciente

La complejidad y el tamaño de nuestros conjuntos de datos está creciendo más rápido que nuestros recursos de computación y, por lo tanto, colocan una presión considerable en nuestro tejido informático. Si bien las computadoras de hoy en día tienen dificultades o no pueden resolver algunos problemas, se espera que estos mismos problemas se resuelven en segundos gracias al poder de la computación cuántica. Se predice que la inteligencia artificial, y en particular el aprendizaje de máquina, puede beneficiarse de los avances en la tecnología de la computación cuántica, y continuará haciéndolo, incluso antes de que una solución completa de computación cuántica esté disponible. Los algoritmos de computación cuántica nos permiten mejorar lo que ya es posible con el aprendizaje automático.

Otra forma en que la computación cuántica facilitará una revolución, será en nuestra capacidad de muestrear los datos y optimizar todo tipo de problemas que encontramos. Son ejemplos el análisis de cartera e el determinar cuál es el protocolo óptimo de tratamiento y medicina para un individuo.

Estamos en un punto de un gran crecimiento de datos, que requiere la necesidad de un enfoque computacional diferente para manejar ese gran volumen. El poder que dan a las empresas e incluso a los consumidores para tomar mejores decisiones podría ser lo que se necesita para convencerlas a invertir en esta nueva tecnología cuando esté disponible.

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